GPT-3 解釋：您應該了解什麼

自 2020 年推出以來，GPT-3 向世界展示了生成式 AI 的潛力。 這是 OpenAI 向大眾發布的第二個 GPT 模型，對許多人來說，這是他們第一次接觸生成式 AI。 從聊天機器人到編碼助手，GPT-3 支援的應用程式提供了將技術融入日常生活的新方法。

以下是 GPT-3 的概述、它的工作原理以及如何使用它。

目錄

• 什麼是 GPT-3？
• GPT-3 的工作原理
• GPT-3 與 GPT-4
• 誰創建了 GPT-3？
• GPT-3 是免費的嗎？
• GPT-3 功能
• GPT-3 的優點
• GPT-3 的缺點

什麼是 GPT-3？

生成式預訓練 Transformer 3 (GPT-3) 是一種生成式大語言模型 (LLM)，是 OpenAI 發布並獨家授權給 Microsoft 的一種特殊人工智慧。 它是 GPT 系列的第三個版本，廣泛應用於專業、創意和個人環境中，以產生令人信服的類人內容。

微軟獨家授權意味著該模型只能透過API服務（由OpenAI和微軟提供）間接存取。 與舊的 GPT 模型不同，代碼和數據可供公眾使用。

GPT-3 模型有三個部分改進的後繼版本：GPT-3.5、GPT-3.5 Turbo 和帶有瀏覽功能的 GPT-3.5（Alpha）。 截至 2024 年 5 月，民眾仍可使用 GPT 3.5 Turbo 的改良版。 舊型號可能仍在使用並為舊工具和應用程式提供動力。

GPT-3.5

GPT-3.5是GPT-3的細化與改良版本。 它針對與人類直接基於聊天的互動進行了最佳化，並構成了 ChatGPT 應用程式第一個版本的基礎。 以下是它與 GPT-3 的不同之處：

• 它已使用新數據進行了多次更新 - 最新模型達到 2021 年 9 月。
• 它會產生更高品質、更相關的回應。
• 它更小、反應速度更快、效率更高。
• 它更擅長生成創意內容，例如詩歌。
• 它可以更好地避免惡意提示並最大程度地減少其回應中的毒性。
• 它不太適合高級或技術含量高的自然語言處理 (NLP) 應用程式。

附瀏覽功能的 GPT-3.5 (ALPHA)

帶有瀏覽功能的 GPT-3.5 是 GPT-3 的一個版本，已擴展為在製定回應時使用一些線上資源。 它於 2023 年 4 月發布，資訊更新至 2022 年 1 月，並且針對人機互動進行了更多優化。 它還對有限的線上資源進行了實驗性訪問，以將其用作其運營的一部分。

GPT-3.5 Turbo（和 Turbo-Instruct）

GPT-3.5 Turbo 於 2022 年 3 月發布。 GPT-3.5 Turbo 可供開發人員使用，他們可以將其用作聊天機器人和內部知識庫等自訂應用程式的基礎。 這是截至 2024 年 5 月仍向公眾開放的唯一 GPT-3 版本。 一種名為 GPT-3.5 Turbo-Instruct 的增強版本（經過人工編寫指令訓練的 GPT-3.5 Turbo 的微調版本）是當今最常用的版本。

幕後花絮：GPT-3 的工作原理

GPT-3 利用先進的演算法來偵測書面文字中的模式。 這些演算法使模型能夠破解語言的含義和結構，學習有關世界的具體事實和規則。 GPT-3 的功效源於其以稱為深度學習的高級機器學習類型為基礎，它利用稱為轉換器的特定架構。 這種架構顯著增強了模型的擴展能力，使其能夠處理大量資料並辨別單字之間複雜的模式和聯繫。

機器學習

機器學習是人工智慧 (AI) 的一個子集，它允許機器從資料中學習並隨著時間的推移進行改進，而無需明確的逐步程式設計。 機器學習系統不需要詳細的說明，而是可以從範例中學習，就像一個人透過觀察他人而不是遵循特定的食譜來學習如何製作三明治一樣。 從資料中學習使系統能夠透過識別模式和推斷規則來執行任務。

深度學習

深度學習是機器學習的一個更專業的分支，它使用多層神經網路來分析各個層級的數據。 由於模型的複雜性，這種方法的計算量更大，擅長處理圖像和文字等非結構化資料。 它減少了對手動特徵工程的需求，但在設計網路架構和調整參數方面需要大量的人力。

深度學習使 GPT-3 等模型能夠學習資料中的複雜模式和關係，支援自然語言處理和影像辨識等高階應用。

神經網路和 Transformer 架構

人工神經網絡，尤其是深度學習中使用的人工神經網絡，是受人腦啟發的複雜系統。 Transformer 架構是 GPT 系列（包括 GPT-3）的基石，允許這些網路並行處理大量文本，顯著提高效率和快速學習語言模式的能力。

變形金剛的工作原理是將這些模式轉換為電腦可以解釋的演算法。 當將提示輸入 GPT-3 時，它會使用這些演算法來理解提示並根據統計機率產生回應，從而根據展開的對話建立每個單字。

GPT-3 與 GPT-4

GPT-4 是繼 GPT-3 之後的下一代人工智慧模型，融合了多年的發明、演算法和數據。 雖然這兩種型號都非常靈活，但它們也有一些關鍵區別。

能力和表現

GPT-3 可以進行自然對話、編寫程式碼並為商業和個人用例產生全新的內容。 但是，它僅接受基於文字的提示。 GPT-4 是多模式的，可以接受影像、資料視覺化和其他資料格式作為使用者提示的一部分。

GPT-4 在幾個 AI 基準測試因素上也比其前身表現更好：

• 提高準確性
• 更好地理解上下文和細微差別
• 能夠接受更長的提示並產生更長的回應
• 提高連貫性和創造力
• 更好的英語和其他語言表現
• 具有不斷更新的來源資料集，最新版本的模型的知識截止日期截至 2023 年 4 月或 12 月（截至 2024 年 5 月）

可用性

雖然 ChatGPT 上免費提供最新版本的 GPT-3 GPT-3.5，但您需要有 ChatGPT Plus 帳戶才能使用 GPT-4。 但是，您可以使用 Microsoft Copilot 等第三方平台免費存取 GPT-4。

適應性

GPT-3 被編程為所有回應都保持一定的聲音和語氣。 這種語氣可能並不適用於所有用例。 另一方面，GPT-4 有一個稱為可操縱性的功能，它允許您為您得到的回應的個性和語氣設定係統範圍的指導方針。

商業報價模組：了解有關 GPT-3 與 GPT-4 的更多信息

GPT-3 可以免費使用嗎？

您可以透過 ChatGPT 免費存取最新的 GPT-3 模型 GPT-3.5。

OpenAI 提供付費訂閱，每月 20 美元起。 透過訂閱，您可以存取 GPT-4 和其他生成式 AI 工具，例如影像生成平台 DALL-E。

GPT-3 有什麼作用？

GPT-3 可以為許多應用程式產生文字內容，從創意寫作到教育材料。

以下是常見應用的詳細介紹：

基於文字的內容創建

GPT-3 幾乎可以產生任何類型的書面內容，從詩歌到商業備忘錄。 它可以編寫大綱和草稿，並提供編輯回饋以進行改進。

在商業環境中，GPT-3 可用於以下用途：

• 產生部落格和文章的大綱
• 記錄流程
• 起草內部和外部溝通
• 撰寫職缺說明和職缺發布
• 生成產品描述

廣告素材以多種方式使用 GPT-3，包括：

• 為小說寫作制定大綱
• 撰寫人物描述
• 起草詩歌
• 寫笑話
• 為電影和影片創建腳本

您也可以使用 GPT-3 執行個人任務：

• 撰寫履歷和求職信
• 起草致公職人員、金融機構或其他企業的信件
• 撰寫社群媒體簡介和標題
• 創建食譜
• 講述您的個人故事

有興趣探索其他文本生成工具嗎？ 與 GPT-3 一樣，Grammarly 可以幫助您集思廣益、寫作和改進內容。 您可以根據您的風格和語氣自訂 Grammarly，以便每個回應聽起來都像您或您的品牌。 Grammarly 可在您已使用的工具（例如 Microsoft Word 和 Gmail）中執行，因此無需切換程式即可獲得 AI 寫作協助。

為聊天機器人提供動力

GPT-3 具有複雜的語言功能，可讓您進行自然對話。 無論您是透過 ChatGPT 還是其他應用程式存取它，以下都是使用這些聊天機器人的一些方法：

• 詢問您通常可能搜尋的一般問題，例如技術術語的含義
• 取得常見問題的解答
• 協助完成建立待辦事項清單和會議議程以及協助規劃等任務
• 與網站訪客互動，了解他們是誰以及他們在尋找什麼

產生程式碼

GPT-3 能夠流利地使用大多數公開可用的程式語言。 您可以使用它來執行許多編碼任務：

• 解釋一段程式碼的作用
• 使用自然語言提示編寫程式碼片段
• 識別錯誤和編碼錯誤並提出修復方法
• 為一段程式碼產生文檔
• 起草測試用例

支持教育任務

GPT-3 可以幫助教育工作者和學生節省時間、改進他們的工作並創建更有效的教育材料。 以下是它在學術環境中的使用方式：

• 根據特定興趣或學習方式客製化教育內容
• 起草教學計劃
• 建立測驗和考試問題
• 協助研究
• 解釋複雜的概念，例如高等數學或哲學

總結文本

您可以將內容複製並貼上到 GPT-3 並要求它產生摘要。 以下是使用此功能的一些常見方法：

• 取得文章中的要點列表
• 列出短篇小說中的所有角色
• 取得外行人對技術報告的總結
• 從演講稿中獲取重要訊息

研究

GPT-3 經過大量資料的訓練，因此它可以產生許多主題的內容。 您可以使用這些功能透過自然對話來研究主題，這比搜尋資訊更容易。 以下是使用 GPT-3 進行研究的一些方法：

• 取得流程的逐步說明
• 討論複雜的概念，例如新興技術
• 根據您的技能和興趣探索新的嗜好或職業道路
• 了解歷史人物和著名事件
• 列出探索某個主題的潛在研究途徑，例如在哪裡可以找到歷史文獻

腦力激盪

GPT-3 可以透過集思廣益的創意專案想法來幫助您發揮創意。 就是這樣：

• 提出在團隊活動期間進行破冰活動和其他活動的想法
• 為您的網站和社交媒體產生內容日曆
• 為虛構人物生成概念
• 提出改進建議，使現有想法更好或針對特定受眾量身定制
• 根據您的受眾和技能提出產品或服務的建議

GPT-3 的優點

憑藉其廣泛的應用和易用性，GPT-3 可以提高效率，讓人工智慧惠及廣大受眾。 讓我們回顧一下它的一些主要優點。

提高效率

GPT-3 可讓您透過執行手動耗時的任務來簡化流程。 例如，小型企業主可以使用 GPT-3 為其網站、社交媒體和客戶電子郵件活動快速起草有關新產品的公告。

GPT-3 還可以幫助提高公司難以找到合格人才的領域的生產力，例如軟體開發。 透過使用 GPT-3 編寫通用程式碼片段並產生文檔，程式設計師可以在更短的時間內完成更多的工作，這有助於緩解人才短缺帶來的一些壓力。

靈活性

GPT-3 可以執行許多任務，無需在這些領域進行專門訓練。 無論您是個人用戶還是開發人員，GPT-3 都具有廣泛的開箱即用功能。

例如，您可以使用 GPT-3 來概述電影劇本，而無需解釋劇本大綱的關鍵元素是什麼。 GPT-3 擁有可以自行理解這一點的基礎訓練。 這種靈活性使其成為從生成食譜到為客戶服務聊天機器人提供支援的所有功能的強大工具。

自然語言能力

您可以使用與其他人相同的語言與 GPT-3 互動。 它不需要您了解編碼或具備專業技能。

這種可訪問性允許人們完成他們幾乎沒有經驗的任務。 寫作能力不強的人可以更有自信地起草電子郵件和信件。

它並不能取代專業知識和人與人之間的教育，但它確實有助於縮短許多人的學習曲線。

GPT-3 的缺點

儘管 GPT-3 有許多好處，但有時可能會存在偏見和不準確。 對於如何訓練新興的人工智慧平台也存在倫理問題。 以下是一些需要注意的缺點。

偏見

由於 GPT-3 是根據現有內容進行訓練的，因此有時它會產生反映其訓練資料集中偏差的反應。 這些偏見可以有多種形式，包括缺乏資訊。

例如，訓練資料集中的許多資訊都是英文的，代表西方文化。 如果你要求 GPT-3 描述來自法國和美國等國家的人，它的回答可能比來自非西方國家的人更細緻和詳細。

偏見也以負面刻板印象的形式出現。 例如，如果你提示 GPT-3 創造一個輕浮且情緒​​化的角色，它可能更有可能創造一個女性角色。 GPT-3 也有可能透過使用有利於國際衝突一方的語言，或針對一種政治觀點而不是另一種政治觀點產生更長、更詳細的回應，從而在其輸出中看似支持某種政治立場。

不準確之處

儘管 GPT-3 能夠產生各種主題的內容，但它並不總是正確的。 這是由於一種稱為幻覺的現象造成的，這是所有生成式人工智慧模型都面臨的問題。

當模型做出不準確的預測時就會出現幻覺。 由於每個響應都是根據機率逐字產生的，因此有時 GPT-3 會走上錯誤的軌道。 沒有簡單的方法來區分正確或錯誤的回應。 因此，始終驗證其產生的資訊非常重要。

道德問題

GPT-3 和其他生成式人工智慧平台因未經內容所有者許可而使用受版權保護的資料進行訓練而受到審查。 雖然 OpenAI 擁有一些授權協議，但其訓練資料的很大一部分來自公開的網路內容。

根據 OpenAI 的說法，這些培訓實踐受到合理使用的保護。 然而，這個問題目前還沒有明確的答案，人工智慧專家、法院和監管機構仍在討論這些問題。

GPT-3 與人工智慧熱潮

GPT-3 的推出代表著生成式 AI 向前邁出了一大步。 使用稱為深度學習的高級機器學習形式，它可以理解語言的概念、含義和結構。 GPT-3 證明，這些訓練實踐可以創建高度靈活的 AI 模型，產生類人內容並參與對話。

OpenAI 的下一個模型 GPT-4 在這些功能的基礎上變得更加準確、細緻和多模式。 GPT-3 和 GPT-4 是人工智慧熱潮的關鍵組成部分，有助於讓所有人都能使用生成式人工智慧。

當您探索生成式人工智慧工具時，請記住您可能會遇到偏見、不準確和道德障礙。 這些問題不會損害產生人工智慧的靈活性、效率和易用性。 然而，意識到潛在的陷阱可以讓您安全、明智地使用 GPT-3 等工具。